Tech_Data Scientist & AI Engineer

Telefónica; Barcelona; Híbrido; EUR 40.000 - 60.000; Jornada completa

Descripción de la vacante

Una empresa de transformación digital busca un perfil técnico para desarrollar soluciones en IA y Machine Learning en Barcelona. El candidato ideal tiene más de 2 años de experiencia en proyectos relacionados con IA y Data Science, así como formación en disciplinas STEM. Ofrecemos un entorno dinámico y un modelo híbrido de teletrabajo, además de un atractivo paquete de beneficios sociales y oportunidades de formación continua.

Servicios

Formación continua

Modelo híbrido de teletrabajo

Paquete de beneficios sociales

Formación

• Más de 2 años de experiencia en IA, Data Science, o machine learning.
• Conocimientos avanzados en programación con Python y herramientas de análisis.
• Experiencia práctica en Machine Learning y Deep Learning.

Responsabilidades

• Desarrollar modelos analíticos basados en datos.
• Limpiar y transformar datos para su análisis.
• Diseñar arquitecturas para soluciones de IA.

Conocimientos

Python

Machine Learning

Data Science

IA Generativa

Trabajo en equipo

Educación

Titulación universitaria en disciplinas STEM

Máster o doctorado en machine learning

Herramientas

Python

TensorFlow

Docker

Descripción del empleo

¿QUÉ ES TELEFONICA TECH?

Telefónica Tech es la compañía líder en transformación digital del Grupo Telefónica. Contamos con una amplia oferta de servicios y soluciones tecnológicas integradas de Ciberseguridad, Cloud, IoT, Big Data, Inteligencia Artificial y Blockchain, con la que acompañamos a nuestros clientes en su transformación digital.

Somos un grupo de más de 6200 personas valientes que trabajamos a diario desde distintos puntos del mundo para alcanzar la excelencia, a través de un liderazgo basado en la transparencia y en el espíritu de equipo. Si te identificas con nuestros pilares, ¡estamos deseando conocerte!

www.telefonicatech.com

¿QUÉ HACEMOS EN EL EQUIPO?

La unidad de negocio de IA & Big Data en Telefonica Tech ayuda a sus clientes en su proceso de transformación digital unificando las capacidades de Inteligencia Artificial, Big Data, IoT y Blockchain. Este equipo tiene como misión ayudar a las organizaciones a aumentar sus resultados a través de una oferta global de productos y servicios como la consultoría estratégica, el despliegue de infraestructuras, el desarrollo e industrialización de modelos analíticos y la formación sobre nuevas tecnologías, entre otras. De este modo, necesitamos personas motivadas, con conocimientos reales relacionados con la temática, y ganas de seguir aprendiendo nuevas tecnologías.

El equipo de Data Science / AI Engineering es el encargado de diseñar y desplegar soluciones avanzadas de Inteligencia Artificial, con un foco creciente en IA Generativa, Large Language Models (LLMs) y sistemas de agentes inteligentes, pero manteniendo proyectos relevantes relacionados con la explotación y análisis del dato, desde su origen hasta la generación de valor para nuestros clientes, mediante la implementación de técnicas de analítica avanzada y machine learning.

Trabajamos con organizaciones de múltiples sectores (administración pública, industria, banca, turismo, salud, deportes, etc…) y utilizamos los principales hiperescalares cloud (Microsoft Azure, AWS, Google Cloud, entre otros), aplicando metodologías ágiles y buenas prácticas de ingeniería para llevar nuestras soluciones a producción.

Buscamos personas con un perfil altamente técnico con mentalidad analítica pero también de ingeniería, con interés tanto por la IA Generativa y los sistemas avanzados de IA, como por la ejecución de proyectos relacionados con el Machine Learning más tradicional, siempre con motivación por seguir aprendiendo y evolucionando en un entorno de innovación continua.

¿CÓMO SERÁ TU DÍA A DÍA?

Este perfil estará directamente involucrado en el planteamiento y desarrollo de los modelos analíticos para los casos de uso a resolver. Concretamente, participará en el proyecto con la misión de entender y analizar los datos disponibles, con el fin de encontrar patrones y plantear e implementar modelos basados en algoritmos de Machine Learning que extraigan valor de esos datos (predicción, segmentación, clasificación, anomalías, etc.), participando en el diseño, desarrollo, optimización y despliegue de soluciones de IA, poniendo foco también en su industrialización y escalado, con un rol orientado a construir sistemas de IA end-to-end, combinando modelos de Machine Learning, Deep Learning (incluyendo LLMs) con arquitecturas de software robustas, pipelines automatizados y prácticas de MLOps/LLMOps. Este perfil podrá participar también en la impartición de distintos módulos formativos relacionados con campos como: Data Science, Machine Learning, Inteligencia Artificial, IA Generativa, programación, y similares.

Algunas de las actividades en el día a día pueden incluir:

• Participar en la toma de requisitos de negocio desde un punto de vista técnico.
• Limpiar, transformar y modificar los datos de la forma necesaria para adecuarlos al enfoque analítico que se plantee en el caso de uso.
• Participar en la definición de arquitecturas técnicas de soluciones de IA, alineadas con los requisitos de negocio y los estándares corporativos.
• Diseñar, entrenar, evaluar y optimizar modelos de Machine Learning y Deep Learning incluyendo modelos de IA Generativa.
• Desarrollar aplicaciones basadas en LLMs, como sistemas RAG, agentes inteligentes y copilots especializados.
• Adaptar y optimizar LLMs mediante fine-tuning, adapters (LoRA, PEFT) y técnicas de optimización de inferencia.
• Integrar fuentes de conocimiento estructuradas y no estructuradas (bases de datos, buscadores, documentos, APIs)
• Construir y exponer APIs y servicios que integren LLMs en entornos productivos.
• Diseñar e implementar prácticas de MLOps/LLMOps: despliegue, monitorización, observabilidad, control de costes y gobernanza.
• Evaluar nuevas tendencias, modelos y frameworks de IA y agentes, y llevarlos a producción cuando aporten valor.
• Garantizar aspectos de seguridad, privacidad, compliance y Responsabilidad AI en sistemas basados en LLMs.
• Generar documentación y realizar la transferencia de conocimiento a los distintos stakeholders.
• Impartir formación técnica sobre temas de su dominio.
• Mantenerse actualizado en herramientas técnicas y tendencias.

Y PARA ELLO, CREEMOS QUE SERÍA IDEAL QUE CONTARAS CON…

Experiencia

• Imprescindible: +2 años de experiencia en roles técnicos relacionados con IA, Data Science, Machine Learning o AI Engineering, participando en la ejecución de proyectos para clientes.

Formación

• Imprescindible: Titulación universitaria en disciplinas STEM: ingenierías, matemáticas, física, etc.
• Valorable: Titulación de postgrado específica de machine learning, inteligencia artificial, data science o similar (máster o doctorado)
• Valorable: Formación no universitaria, a título particular, en machine learning, data science, IA/IAG, DevoOps/MLOps/LLMOps, o similar.
• Valorable: certificaciones en el ámbito del Data Science / IA en principales proveedores (MS Azure, AWS, GCP, IBM, Cloudera, Snowflake, Stratio, etc.)

Conocimientos técnicos

Imprescindible:

• Conocimientos avanzados en programación con Python (incluyendo git u otras herramientas de colaboración y control de versiones) y librerías analíticas (sklearn y similares), y de manipulación y visualización de datos (numpy, scipy, pandas, matplotlib, etc.), y buenas prácticas de desarrollo de software.
• Experiencia en análisis exploratorio de datos (EDA) y evaluación de modelos.
• Conocimientos avanzados de estadística y algoritmos de aprendizaje automático (ML).
• Experiencia práctica en Machine Learning y Deep Learning (incluyendo LLMs).

Valorable:

• Uso de librerías y frameworks como PyTorch, Tensorflow o Scikit-Learn.
• Conocimiento teórico y práctico en herramientas, librerías y servicios para la resolución de tareas de NLP, tales como sentimient analisys, language detection, NER, texts categorization, etc.).
• Desarrollo de aplicaciones basadas en prompt engineering, RAG y orquestación de flujos LLM.
• Conocimientos relacionados con frameworks de IA Generativa y agentes, como LangChain, LangGraph, beeAgent, Crew.ai, Semantic Kernel, watsonx.Assistant, o similares.
• Experiencia en MLOps/LLMOps: CI/CD para modelos, monitorización, control de versiones, retraining, etc.
• Uso de Docker, pipelines CI/CD, Kubernetes y desarrollo de APIs REST.
• Experiencia en almacenamiento/acceso de/a datos, e implementación de pipelines en plataformas cloud como MS Azure, AWS, GCP, IBM, etc., y servicios de IA gestionados.

Para desempeñar el rol, las skills que encajarían con el equipo y el proyecto serían:

• Trabajo en equipo y actitud de colaboración.
• Habilidades interpersonales.
• Destreza en la comunicación (modulando el discurso en función del tipo de audiencia).
• Mentalidad de ingeniería y orientación a producción.
• Capacidad para diseñar sistemas complejos de forma estructurada.
• Comunicación clara con perfiles técnicos y de negocio.
• Espíritu colaborador
• Gran capacidad de aprendizaje
• Proactividad, autonomía y aprendizaje continuo.
• Experiencia en metodologías ágiles (como Scrum)
• Capacidad para documentar y explicar decisiones técnicas.

Idiomas

• Imprescindible: español (muy alto), inglés (medio).
• Imprescindible: catalán (C2).

¿QUÉ OFRECEMOS?

• Medidas de conciliación y flexibilidad horaria.
• Formación continua y certificaciones.
• Modelo híbrido de teletrabajo.
• Atractivo paquete de beneficios sociales.
• Excelente ambiente de trabajo dinámico y multidisciplinar.
• Programas de voluntariado.

#SomosDiversos #Fomentamosigualdad Estamos convencidos/as de que los equipos diversos e inclusivos son más innovadores, transformadores y consiguen mejores resultados. Por ello promovemos y garantizamos la inclusión de todas las personas sin importar género, edad, orientación e identidad sexual, cultura, discapacidad o cualquier otra condición

¡Queremos conocerte!